[Development of an artificial intelligence system to improve cancer clinical trial eligibility screening].

Journal: Bulletin du cancer
PMID: 38503584

Abstract

INTRODUCTION: The recruitment step of all clinical trials is time consuming, harsh and generate extra costs. Artificial intelligence tools could improve recruitment in order to shorten inclusion phase. The objective was to assess the performance of an artificial intelligence driven tool (text mining, machine learning, classification…) for the screening and detection of patients, potentially eligible for recruitment in one of the clinical trials open at the "Institut de Cancérologie de Lorraine".

Authors

  • Maud Gédor
    Service en charge des données de santé, institut de cancérologie de Lorraine, 6, avenue de Bourgogne, 54519 Vandœuvre-lès-Nancy, France.
  • Emmanuel Desandes
    Service en charge des données de santé, institut de cancérologie de Lorraine, 6, avenue de Bourgogne, 54519 Vandœuvre-lès-Nancy, France; EA 4360 APEMAC, université de Lorraine, 9, avenue de la Forêt-de-Haye, 54505 Vandœuvre-lès-Nancy, France.
  • Mélanie Chesnel
    Direction de la santé numérique, institut de cancérologie de Lorraine, 6, avenue de Bourgogne, 54519 Vandœuvre-lès-Nancy, France.
  • Jean-Louis Merlin
    Service de biologie moléculaire des tumeurs, institut de cancérologie de Lorraine, CNRS UMR 7039 CRAN-université de Lorraine, 6, avenue de Bourgogne CS 30519, 54519 Vandœuvre-lès-Nancy, France.
  • Frédéric Marchal
    Surgical Department, CRAN, UMR 7039, CNRS Institut de Cancérologie de Lorraine, Université de Lorraine, Vandoeuvre-les-Nancy, France.
  • Aurélien Lambert
    Service de radiologie, IM2P, Dijon, France. Electronic address: aurelien.lambert@im2p.fr.
  • Arnaud Baudin
    Service en charge des données de santé, institut de cancérologie de Lorraine, 6, avenue de Bourgogne, 54519 Vandœuvre-lès-Nancy, France. Electronic address: a.baudin@nancy.unicancer.fr.

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